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저자정보
고창완 (전남대학교) 정영선 (전남대학교) 김재희 (전북대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제46권 제4호
발행연도
2020.8
수록면
404 - 420 (17page)
DOI
10.7232/JKIIE.2020.46.4.404

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In clustering problems, it is difficult to know the optimum number of clusters for a given dataset a priori. Hence, cluster validity indices (CVIs) measuring the fitness of partitions produced by clustering algorithms are important criteria to evaluate the goodness of clustering results. However, many CVIs suffer from asymmetric, arbitrary, noise, and sub-cluster shape of clusters, especially for high-dimensional dataset. Therefore, this paper proposes new CVIs in feature space in which the proposed CVIs transform arbitrary shape of clusters into elliptical or circular clusters by using kernel functions. The experimental results show that the proposed CVIs have a good performance to estimate the optimum number of clusters for asymmetric, noise, and arbitrary shapes of clusters.

목차

1. 서론
2. 군집화 유효성 지수
3. 특징공간에서의 군집 유효성 지수
4. 실험 및 분석 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (19)

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